18

������������� ���������������

������������������������������������

AVALIAÇÃO DOS MÉTODOS BOOLEANO E CLASSIFICAÇÃO CONTÍNUA

PARA A INTEGRAÇÃO DE DADOS DE FENÔMENOS NATURAIS

Zoneamento Pedoclimático para a cultura de Soja no Estado de Santa Catarina

Simone Bönisch

Relatório apresentado à disciplina de Introdução ao Geoprocessamento do Curso de

Mestrado em Sensoriamento Remoto

INPE São José dos Campos

1998

19

SUMÁRIO

LISTA DE TABELAS.......................................................................................... ii

1 INTRODUÇÃO............................................................................................ 01

2 DADOS UTILIZADOS NO TRABALHO................................................... 02

3 MATERIAIS................................................................................................. 07

4 METODOLOGIA........................................................................................ 08

5 ANÁLISE DOS RESULTADOS.................................................................. 15

6 CONCLUSÃO.............................................................................................. 16

ANEXO - A.......................................................................................................... 18

ANEXO - B........................................................................................................... 21

ANEXO - C.......................................................................................................... 24

ANEXO - D.......................................................................................................... 28

ANEXO - E........................................................................................................... 30

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS................................................................ 34

20

LISTA DE TABELAS

1 Classes de solo e respectivos símbolos.......................................................... 03

2 Possíveis combinações entre as classes de aptidão pedológica e climática.. 09

3 Valores numéricos atribuídos às classes de aptidão pedológica e

climática........................................................................................................

10

4 Valores numéricos atribuídos às unidades de solo a às classes de aptidão

climática........................................................................................................

11

5 Intervalos de probabilidade de produção de soja e respectivas classes...... 14

6 Classificação do cruzamento aptidão X Produção...................................... 14

21

1 INTRODUÇÃO

A humanidade, com a proximidade do ano 2000, confronta-se com dois problemas

globais: a deterioração ambiental e esgotamento dos recursos naturais, e a crescente

pressão sobre a capacidade de alimentar uma população em rápido crescimento (Cusack,

1983 citado por Thomé et al., 1996). Estes problemas sugerem o desenvolvimento de

uma agricultura moderna, ecologicamente equilibrada e rentável.

Por solicitação do Ministério da Agricultura e do Abastecimento, a Empresa Brasileira

de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) vem desenvolvendo um projeto intitulado

Zoneamento Pedoclimático do Brasil (desagregado por Estado) (Embrapa, 1997), com o

objetivo de estabelecer uma política agrícola, que contemple as atividades e culturas

agrícolas que estiverem integradas à vocação ecológica regional, dando-lhes a garantia

de estabilidade e rentabilidade competitiva (Thomé et al., 1996).

Este projeto emprega técnicas de geoprocessamento, o se justifica pela capacidade que

os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) têm de integrar e transformar dados

referenciados espacialmente, fornecendo um suporte à tomada de decisões (Câmara e

Medeiros, 1996).

Porém, a grande maioria dos mapas temáticos de fenômenos naturais publicados pelas

organizações responsáveis, que são utilizados como dados de entrada em projetos de

SIG, ainda são elaborados segundo o modelo cloroplético de representação, no qual as

entidades básicas são polígonos, definidos por classes de atributos supostamente

homogêneos em toda a entidade. Este modelo é cientificamente inadequado para

fenômenos naturais, pois ignora a sua variabilidade espacial com a representação de

bordas (limites das classes), que implicam em mudanças abruptas dos fenômenos em

curtas distâncias.

A integração de dados representados sob o modelo de entidades discretas (polígonos) é

tradicionalmente determinada pelo uso de regras da álgebra Booleana, que usa os

operadores lógicos AND, OR, XOR e NOT para determinar se uma condição é

22

verdadeira ou falsa. Esta função de relação binária (verdadeiro ou falso), na qual um

elemento é membro ou não, de um certo conjunto, não admite a possibilidade de uma

relação parcial onde os critérios compensam uns aos outros, caracterizando a análise

Booleana como conservadora em termos de risco.

Uma alternativa para o modelo cloroplético é o modelo de Classificação Contínua, onde

um novo atributo quantitativo é associado ao atributo qualitativo e representado segundo

uma grade numérica regular, criando um modelo de variação espacial contínua. A

integração de dados sob a forma de grade pode ser feita pelo método de Álgebra de

Mapas, que combina os dados por infinitas operação matemáticas. As classes do novo

atributo correspondem às zonas de iguais atributos numéricos, ou seus limites podem ser

interpolados para qualquer outro valor. A análise de Álgebra de Mapas permite a

compensação plena entre os critérios, aceitando um risco médio (Burrough e

McDonnell, 1998).

Este trabalho apresenta uma crítica a metodologia de geoprocessamento adotada pela

Embrapa no citado projeto de Zoneamento Pedoclimático do Brasil, que aplica a técnica

Booleana para integrar os dados de solo e clima representados na forma cloroplética. A

crítica é feita pela apresentação de uma metodologia alternativa empregando os modelos

de Classificação Contínua e Álgebra de Mapas, e pela comparação dos resultados de

aptidão pedoclimática resultantes das duas técnicas, com dados reais de produção por

município, obtidos do Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA-97) do

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O estudo foi realizado para a

aptidão da cultura de soja, em todo o Estado de Santa Catarina.

23

2 DADOS UTILIZADOS NO TRABALHO

Foram usados neste trabalho, os seguintes dados referentes ao Estado de Santa Catarina:

mapa de levantamento de solos, mapa de unidades climáticas, aptidão pedológica e

climática para a cultura de soja, malha municipal e quantidade de soja produzida por

município.

∗ Mapa de solos: originado do levantamento de solos do Estado. Foi cedido pela

Embrapa na forma digital, segundo o padrão ARC/INFO. Este mapa é apresentado no

Anexo-A e a simbologia da legenda é descrita abaixo na Tabela 1. Embora não explícito

no mapa, as unidades de solo ainda são distinguidas por características e propriedades

que complementam a definição da classe, como: eutrófico, destrófico ou álico, além de

números seqüenciais que ordenam a identificação de classes que pertencem a mesma

unidade taxonômica mas são distintas quanto a vegetação, relevo e fase de

pedregosidade (Santos et al., 1998).

Tabela 1 - Classes de solo e respectivos símbolos

Símbolo Unidade taxonômica

A Solo aluvial

AM Areia quartzosa marinha

AQ Areia quartzosa

AR Afloramento rochoso

C Cambissolo

D Duna

HGH Glei húmico

HGP Glei pouco húmico

HO Solo orgânico

LB Latossolo bruno

LBE Latossolo bruno / Latossolo vermelho

LBR Latossolo bruno / Latossolo roxo

24

LR Latossolo roxo

P Podzol

PE Podzólico vermelho - escuro

PV Podzólico vermelho - amarelo

R Rigossolo

SM Solo salino indiscriminado costeiro

TB Terra bruna estruturada

TBR Terra bruna / Terra roxa estruturada

TR Terra roxa estruturada

Adaptado de Santos et al. (1998).

∗ Mapa de unidades climáticas: também cedido pela Embrapa na forma digital no

padrão ARC/INFO. As unidades climáticas ou regiões agroecológicas, foram definidas

com base nos levantamentos climáticos disponíveis, realizados pela Gerência de

Recursos Naturais da Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa

Catarina S. A. (Epagri) e trabalhos sobre climatologia do Estado, com a finalidade de

reunir municípios que apresentam características climáticas (especialmente em relação

ao regime térmico - pluviométrico); geomorfológicas; de capacidade de uso dos solos;

uso atual; em nível de macroclima, o mais homogêneas possíveis. O Estado foi dividido

em cinco grandes regiões agroecológicas, com algumas delas subdivididas em duas ou

mais sub-regiões, descritas abaixo (Thomé et al., 1996) e espacializadas conforme o

Mapa de Unidades Climáticas do Anexo-A:

Região Agroecológica 1

Sub-região 1A - Litoral Norte Vale dos rios Itajaí e Tijucas

Sub-região 1B - Litoral de Florianópolis e Laguna

Região Agroecológia 2

Sub-região 2A - Alto vale do Rio Itajaí

Sub-região 2B - Carbonífera, Extremo Sul e Colonial Serrana Catarinense

Sub-região 2C - Vale do Rio Uruguai

25

Região Agroecológica 3

Sub-região 3A - Vale do Rio do Peixe e Planalto Central

Sub-região 3B - Planalto Norte Caterinense

Sub-região 3C - Noroeste Caterinense

Região Agroecológica 4

Sub-região 4A - Campos de Lages

Sub-região 4B - alto Vale do Rio do Peixe e Alto Irani

Região Agroecológica 5

Sub-região 5 - Planalto Serrano de São Joaquim

∗ Aptidão pedológica para a cultura de soja: a avaliação pedológica foi realizada

pela Embrapa, considerando os parâmetros de fertilidade, textura, classes de relevo,

profundidade efetiva do solo, suscetibilidade à erosão, drenagem, pedregosidade e/ou

rochosidade. Para a cultura de soja, a avaliação considerou apenas o nível de manejo C

(desenvolvido), visto ser a soja uma cultura altamente tecnificada. Cada unidade de solo

foi enquadrada a uma classe de aptidão determinada pelo parâmetro de maior grau de

limitação, com exceção da fertilidade, já que o uso de corretivos e fertilizantes é uma

prática prevista no nível de manejo considerado. As classes de aptidão são (Embrapa,

1997):

Boa: compreende terras sem limitações significativas para a cultura, com produção

sustentável. Há um mínimo de restrições que não reduzem a produtividade de forma

expressiva e que não aumenta os insumos exigidos acima de um nível considerado

aceitável;

Regular: compreende terras que apresentam limitações moderadas para a cultura, com

produção sustentável. As limitações reduzem a produtividade ou os benefícios,

aumentando a necessidade de insumos de forma a elevar as vantagens a serem obtidas

do uso. Ainda que atrativas, essas são sensivelmente inferiores àquelas obtidas das terras

da classe Boa;

26

Restrita: compreende terras que apresentam limitações fortes para a cultura, com

produção sustentável. As limitações reduzem a produtividade ou os benefícios,

aumentando a necessidade de insumos;

Inapta: as terras enquadradas nesta classe apresentam sérias limitações ao uso agrícola,

que parecem excluir a produção sustentada.

∗ Aptidão climática para a cultura de soja: a avaliação da aptidão climática foi

realizada pela Epagri, considerando os seguintes índices climáticos (Thomé et al., 1997

citado por Embrapa, 1997):

a) soma térmica no ciclo igual ou superior a 800ºC, sendo a temperatura mínima basal

igual a 15ºC e a temperatura máxima basal igual a 40ºC;

b) deficiência hídrica no primeiro decêndio (semeadura - emergência) inferior a 10mm;

c) somatório das deficiências hídricas do décimo ao décimo segundo decêndios

(enchimento do grão) inferior a 20mm;

d) ocorrência das últimas geadas de primavera e as primeiras geadas de outono.

A partir desses índices, as unidades climáticas foram associadas as seguintes classes de

aptidão climática (Embrapa, 1997):

Preferencial: quando as condições climáticas de uma determinada área apresentam-se

favoráveis ao desenvolvimento e produção da cultura em escala comercial;

Tolerada: quando as condições climáticas de uma determinada área podem

eventualmente prejudicar fases do desenvolvimento da cultura, refletindo negativamente

em sua produção;

Cultivo não recomendado (CNR): quando as condições de uma determinada área

acarretam problemas para o desenvolvimento da cultura, ocasionando prejuízos

27

marcantes em sua produção, e exigindo o emprego de práticas onerosas para sua

correção.

∗ Malha municipal: obtida da Malha Municipal Digital do Brasil, gerada pelo IBGE

(IBGE, 1996).

∗ Quantidade de soja produzida por município: obtida do banco de dados SIDRA-

97 (IBGE), que contém o registro da quantidade de soja produzida em toneladas, para

cada município do Brasil, referentes aos anos de 1990 à 1996 (IBGE, 1998).

3 MATERIAIS

Para recuperação, manipulação, interpretação e análise dos dados, foram usados os

seguintes softwares:

� ARC/INFO: exportação dos mapas de solo e de unidades climáticas;

� SPRING 3.0 versão windows: manipulação dos dados espaciais;

� IDRISI: determinação dos atributos numéricos associados às classes de solo e clima

(segunda aplicação do método de Classificação Contínua) a partir da matriz de

comparação;

� AUTOCAD: edição da malha municipal;

� Microsoft EXCEL: manipulação dos dados de quantidade de soja produzida por

município.

28

4 METODOLOGIA

OBJETIVO

COLETA DOS DADOS

SOLO CLIMA MALHA MUNICIPAL

QUANTIDADE PRODUZIDA

EDIÇÃO

REMAPEAMENTO PARA APTIDÃO

REMAPEAMENTO PARA APTIDÃO

MATRIZ DE COMPARAÇÃO

APTIDÃO PEDOCLIMÁTICA CLASSIFICAÇÃO

CONTÍNUA (2)

MAPA DE PRODUÇÃO

APTIDÃO PEDOCLIMÁTICA CLASSIFICAÇÃO

CONTÍNUA (1)

APTIDÃO PEDOCLIMÁTICA

BOOLEANO

COMPARAÇÃO

INTERPRETAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

CONCLUSÃO

ELABORAÇÃO DO RELATÓRIO

ESTIMAÇÃO DE BAYES

1a. etapa

2a etapa

3a etapa 4a etapa

Fluxograma da metodologia do trabalho

29

Para uma melhor exposição da metodologia aplicada neste trabalho, ela será dividida em

quatro etapas:

1a Etapa

Neta primeira etapa os dados originais de solo e clima foram remapeados para as

correspondentes classes de aptidão pedológica e climática, como é mostrado nos mapas

do Anexo-B. Em seguida foram integrados por um conjunto de regras Booleanas,

usando o operados lógico AND, como mostra a Tabela 2:

Tabela 2 - Possíveis combinações entre as classes de aptidão pedológica e climática

Classe de aptidão Classe de aptidão climática

pedológica Preferencial Tolerada CNR

Boa Preferencial Tolerada CNR

Regular Tolerada Tolerada CNR

Restrita Marginal Marginal CNR

Inapta CNR CNR CNR

Fonte: Embrapa (1997).

Preferencial: compreende áreas que não apresentam restrições de ordem climática e

pedológica para a cultura, podendo apresentar altos rendimentos em escala comercial de

exploração;

Tolerada: compreende áreas que não apresentam restrições de ordem climática e que, no

entanto, apresentam restrições pedológicas que variam de ligeira a moderada para a

cultura, podendo apresentar médios rendimentos em escala comercial de exploração;

Marginal: compreende áreas que não apresentam restrições de ordem climática de

moderada a forte e que apresentam restrições pedológicas que variam de nula a forte

para a cultura, apresentando baixos rendimentos em escala comercial de exploração;

30

Cultivo não recomendado (CNR): compreende áreas que apresentam restrições muito

fortes que inviabilizam o seu aproveitamento econômico para a cultura.

O mapa de aptidão pedoclimática resultante desta técnica está representado no Anexo-C.

Todos estes procedimentos correspondem a metodologia adotada pela Embrapa no

projeto de Zoneamento Pedoclimático do Brasil.

2a Etapa

Se refere à primeira aplicação do método de Classificação Contínua. Foram atribuídos

valores numéricos às classes de aptidão pedológica e climática no range de 0 a 1,

baseados nas características das classes, como mostra a Tabela 3:

Tabela 3 - Valores numéricos atribuídos às classe de aptidão pedológica e climática

Aptidão pedológica Aptidão climática

Classe Valor Classe Valor

Boa 1 Preferencial 1

Regular 0,6 Tolerada 0,4

Restrita 0,4 CNR 0

Inapta 0

Com a reclassificação para atributos numéricos, foram geradas duas grades regulares

com resolução em X e Y de 100m. Estas duas grades foram somadas, supondo-se que

tanto o solo como o clima, têm iguais contribuições para a aptidão. A grade gerada da

soma foi discretizada para quatro classes de aptidão pedoclimática que seguirão as

mesmas denominações de Preferencial, Tolerada, Marginal e Cultivo não recomendado,

gerando o mapa representado no Anexo-C. Para determinar os valores numéricos

correspondentes a estas classes, foi obtido o histograma da grade, que visualmente era

muito semelhante a uma distribuição normal. Supõe-se então, que os valores da grade

eram normalmente distribuídos e foram definidos quatro intervalos de igual

probabilidade de ocorrência (25%). Os valores correspondentes a estes intervalos foram

interpolados na grade que delimitaram as quatro classe de aptidão pedoclimática.

31

3a Etapa

Esta etapa corresponde à segunda aplicação do método de Classificação Contínua, que

teve a finalidade de atribuir valores numéricos, não mais às classes de aptidão

pedológica e climática e sim às unidades de solo e de clima.

As classes de solo representadas no mapa foram separadas em quinze grupos de acordo

com sua própria classificação e aptidão pedológica definida pela Embrapa. Os valores

numéricos atribuídos a cada grupo foram determinados pelo módulo WEIGHT

implementado no software IDRISI, que utiliza uma técnica de comparação pareada para

definir um conjunto de pesos aos critérios (aqui, cada grupo). As comparações referem-

se à importância relativa a cada dois critérios na determinação de sua aptidão para o

objetivo determinado, gerando uma matriz de comparação, cujo autovetor representa

esses pesos (soma igual a 1) que então, indicam a importância relativa de cada critério

em relação aos demais (Eastman, 1998).

Para as unidades climáticas, pretendia-se fazer o mesmo, mas não haviam informações

sobre as características de cada unidade, além da sua aptidão. Então, foi aplicada a

técnica de comparação pareada para as três classes de aptidão climática, cujos valores

obtidos foram linearmente transformados, para que os valores máximo e mínimo fossem

equivalentes aos valores máximo e mínimo atribuídos às classes de solo. A Tabela 4

apresenta os valores numéricos correspondentes aos critérios de solo e clima:

Tabela 4 - Valores numéricos atribuídos às unidades de solo e às classes de aptidão

climática

Unidade de solo Aptidão climática

Classes Aptidão Valor Classe Valor

TB, TBR Boa 0.3387 Preferencial 0.3387

LR, LB, LBE, LBR Boa 0.2506 Tolerada 0.0718

PV Boa 0.1902 CNR 0.0007

TB, TBR Regular 0.0825

32

PE, PV Regular 0.0459

C Regular 0.0331

A Regular 0.0220

TR Restrita 0.0149

PV Restrita 0.0068

C Restrita 0.0059

A, AM, AQ Restrita 0.0040

TB, TBR, TR Inapta 0.0025

PE, PV Inapta 0.0014

C, P Inapta 0.0010

AR, D, HGH, HGP, HO, SM, R Inapta 0.0007

A integração das grades geradas do remapeamento numérico, foi por uma soma

ponderada (peso 1 para os critérios de solo e 0,8 para os de clima), supondo que as

características do solo são mais importantes para a definição da aptidão pedoclimática,

do que as características de clima.

Para representar a grade final nas quatro classes de aptidão pedoclimática, supõe-se que

seus valores eram normalmente distribuídos. Foram estimadas a média e a variância a

partir dos possíveis valores gerados da combinação (independente da freqüência) e

determinados quatro intervalos com iguais probabilidades de ocorrência (25%), que

interpolados na grade, delimitaram as classes, como mostra o mapa no Anexo-C.

4a Etapa

Consiste na espacialização dos dados de quantidade produzida de soja por município

gerando um mapa com quatro classes de produção, e a comparação deste mapa com os

três de aptidão pedoclimática já citados.

Dos dados de quantidade de soja produzida em toneladas por município, disponíveis

para os anos de 1990 à 1996, foram excluídos os correspondentes ao ano de 1991, por

serem muito atípicos, podendo comprometer toda a análise. Dos demais dados foi obtida

33

a média para cada município, que normalizada pela área do município, gerou um valor

aqui denominado de índice de produção (tonelada/hectare). A espacialização deste

índice foi feita pelo método de Estimação Impírica de Bayes, que parte da idéia geral de

uma distribuição de probabilidade a priori não convencional, para os valores de um

parâmetro de interesse, que é convertida para uma distribuição a posteriori usando os

dados observados. Este método supõe que o parâmetro normalizado θi (aqui, índice de

produção) para cada área, tem uma distribuição de probabilidade a priori com média γi e

variância φi. Para estimar essas médias e variâncias é feita a simplificação de que são

iguais para todas as distribuições a priori, ou seja, γi = γ e φi = φ. A partir desta

simplificação assume-se que a então distribuição de probabilidade a priori é uma

distribuição gamma, e γ e φ são estimados pelo método de máxima verossimilhança a

partir dos dados observados normalizados. Estes estimadores são um tanto quanto

complexos, e uma alternativa é aplicar o método dos momentos, onde:

γ = �γi φ = �ni (ri - γ)2 - γ �ni �ni n

e o parâmetro normalizado estimado θi:

θi = γ + φ (ri - γ) (φ + γ/ni)

sendo:

γ - média estimada;

γi - parâmetro observado;

ni - parâmetro que normaliza;

φ - variância estimada;

ri - γi/ni;

n - média de ni.

Os valores θi correspondem à distribuição de probabilidade a posteriori (Bailey e

Gatrell, 1995).

34

Com a aplicação do método de Estimação Impírica de Bayes (estimação feita pelo

método dos momentos), foi então obtida a probabilidade relativa de produção de soja

para cada município, que por sua vez foram dividas em quatro classes, conforme a

Tabela 5:

Tabela 5 - Intervalos de probabilidade de produção de soja e respectivas classes

Probabilidade (P) Classe

P < 1% Não produz

1% < P < 5,5% Produção baixa

5,5% < P < 10% Produção média

P > 10% Produção alta

O mapa de produção de soja por município é apresentado no Anexo-D.

Para comparar este mapa com os de aptidão pedoclimática, também foi usado o método

de Classificação Contínua, atribuindo valores iguais às classes de aptidão e às

correspondentes de produção, como por exemplo: a classe Preferencial recebeu o

mesmo valor que a classe de Produção Alta, etc.. Com as grades geradas, dividiu-se a de

aptidão pela a de produção e dos valores obtidos, os iguais a 1 foram classificados como

Equivalente, os maiores que 1, Superestimação e os menores, como Subestimação. Estas

duas últimas classes ainda foram subdivididas em três grupos, conforme mostra a

Tabela 6:

Tabela 6 - Classificação do cruzamento Aptidão X Produção

Preferencial Tolerada Marginal CNR

Produção Alta Equivalente Subestimação passo 1

Subestimação passo 2

Subestimação passo 3

Produção Média Superestimação passo 1

Equivalente Subestimação passo 1

Subestimação passo 2

Produção Baixa Superestimação passo 2

Superestimação passo 1

Equivalente Subestimação passo 1

Não Produz Superestimação passo 3

Superestimação passo 2

Superestimação passo 1

Equivalente

35

No Anexo-E estão apresentados os três mapas resultantes do cruzamento Aptidão X

Produção.

5 ANÁLISE DOS RESULTADOS

Analisando os mapas de aptidão pedoclimática obitdos pelos métodos Booleano e

Classificação Contínua (primeira aplicação), ambos sobre os dados de aptidão

pedológica e climática, observa-se a abordagem de “risco”, confirmando a característica

de conservador do método Booleano e de risco médio do método de Classificação

Contínua, com classes de aptidão mais otimistas.

Já o mapa obtido do método de Classificação Contínua sobre os dados de solo e classes

de aptidão climática, com os valores dos critérios adquiridos por comparação pareada,

um resultado interessante é a ausência da classe Marginal. Isto ocorreu porque haviam

três classes referentes ao clima, que quando somadas às quinze de solo, definiu três

conjuntos de valores bem distintos. Desta forma, a predominância das classes

Preferencial e Tolerada, se dá pela influência da aptidão climática Preferencial,

dominante em todo o Estado. Este resultado sugere que para uma análise mais refinada

da aptidão pedoclimática, o número de critérios de solo e clima, deve ser

aproximadamente o mesmo.

O resultado do cruzamento entre o mapa de aptidão pedoclimática - método Booleano, e

o de produção por município, mostra uma extensa área de domínio das classes de

Subestimação, aqui considerado um grande problema, pois indicam áreas não aptas, ou

não aptas o suficiente, para os índices de produção apresentados nos últimos anos.

Para o cruzamento com o mapa obtido do método de Classificação Contínua das classes

de aptidão pedológica e climática, encontrou-se no geral o melhor resultado. As áreas de

Subestimação, principalmente as de passo 3, reduziram bastante na região oeste do

Estado, o que é muito positivo. A grande área de Superestimação de passo 1, presente

próxima ao litoral, corresponde a classe de aptidão Marginal e não tem registro de

produção, podendo então ser desconsiderada, já que pela própria experiência, a prática

36

agrícola rentável nestas regiões deve ser outra. Uma outra área de domínio das classes

de Superestimação correspondente às regiões agroecológicas Vale do Rio do Peixe e

Planalto Central - 3A e Alto Vale do Rio Itajaí - 2A , provavelmente indica que essas

regiões não estão sendo exploradas em toda a sua capacidade de produção de soja, pois

apresentam aptidão pedoclimática favorável (também ocorre nos outros mapas gerados)

e estão próximas à áreas altamente produtivas.

No último mapa de comparação, já era esperada a predominância das áreas de

Superestimação pela influência da aptidão climática favorável, compensando as classes

de Subestimação. Porém, como em todos os outros mapas, a região do Planalto Norte

Catarinense se manteve altamente subestimada, e como este resultado foi induzido pelas

características do clima, leva à suspeita de alguma problemática na caracterização ou

classificação desta região.

6 CONCLUSÃO

O método de Classificação Contínua foi considerado de fácil implementação e muito

interessante pela liberdade de combinar os dados por operações matemáticas.

Entretanto, há a dificuldade da escolha dos atributos quantitativos que são associados ao

mapa cloroplético. A matriz de comparação implementada no software IDRISI é uma

boa alternativa, mas assim mesmo o usuário tem que estabelecer uma relação de

importância entre os critérios. Uma solução para este problema seria usar um outro

critério quantitativo que caracterizasse o fenômeno natural, como por exemplo, uma

certa propriedade química do solo. Se isso não for possível, vale a experiência dos

especialistas.

A escolha dos atributos neste trabalho foi subsidiada pela classificação de aptidão

definida pela Embrapa e talvez um estudo mais exaustivo para essa escolha e para a

escolha da operação matemática, trouxesse resultados melhores, mas não muito

diferentes dos aqui obtidos. Mesmo assim, o trabalho foi considerado de grande valia,

pois de uma maneira simples, mostrou as limitações da representação cloroplética e do

método Booleano para dados cuja variação espacial não pode ser ignorada.

37

Algumas sugestões para o aperfeiçoamento deste trabalho seriam: o refinamento dos

dados climáticos; a desagregação dos dados de solo, considerando cada parâmetro, ou

pelo menos os principais, como critérios particulares para a definição da aptidão; aplicar

a abordagem Fuzzy e comparar os resultados; definir as áreas de cultivo de soja no

últimos anos, refinado o mapa de produção e determinar um índice ou uma

representação espacial que indique uma informação de incerteza associada aos mapas de

aptidão gerados.

38

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Bailey, T. C.; Gatrell, A. C. Interactive spatial data analysis. Edinburgh Gate:

Addison Wesley Longman limited, 1995. 413 p.

Burrough, P. A.; McDonnell, R. A. Principles of geographical information systems.

New York: Oxford University Press, 1998. 333 p.

Câmara, G.; Medeiros, J. S. Geoprocessamento para projetos ambientais. (Instituto

Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, 1996). Tutorial.

Eastman, J. R. IDRISI for Windows: Introdução e exercícios tutoriais. Porto Alegre:

Universidade Federal do Rio Grande do Sul - Centro de Recursos Idrisi, 1998. 240 p.

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). Zoneamento pedoclimático

do Estado de Santa Catarina. Rio de Janeiro: Embrapa, 1997. 59 p.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Malha municipal digital do

Brasil: situação em 1991 e 1994. [CD-ROM]. Rio de Janeiro: IBGE, 1996.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Sistema IBGE de recuperação

automática (SIDRA 97). [online}. <http://www.sidra.ibge.gov.br>. Sep. 1998.

Santos, H. G.; Larach, J. O. I.; Mothci, E. P. Símbolos e convenções para

identificação de classes de solos. {online]. <http://www.cnps.embrapa.br/frames/

classif.html>. Mai. 1998.

Thomé, V. M. R.; Zmpieri, S. L.; Braga, H. J. Zoneamento agrícola para a cultura do

trigo em Santa Caterina. Florianópolis: Epagri, 1996. 24 p. (Epagri - Documento

n.171).

39

ANEXO A

- Mapa de solos

- Unidades climáticas

2

2

3

1

2

3